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Cet article présente la première comparaison directe entre l'informatique quantique à portes et l'informatique quantique adiabatique pour résoudre les équations de flux de puissance en courant alternatif, démontrant par des expériences numériques sur un système de 4 bus les compromis de performance et la viabilité pratique de ces paradigmes pour l'analyse des réseaux électriques modernes.
Cet article propose des bornes probabilistes conservatrices pour le spectre de la matrice d'admittance et les modèles de flux de puissance linéaires sous incertitude paramétrique, en utilisant des inégalités de concentration pour les matrices aléatoires afin d'analyser les erreurs d'approximation et l'impact de la criticité nodale sur les réseaux électriques.
Cet article propose une nouvelle méthode de vérification par intervalles pour les équations différentielles ordinaires neuronales, exploitant la monotonie mixte pour offrir une analyse de reachability efficace et sûre, idéale pour les applications critiques en temps réel malgré un compromis sur la précision.
Cette étude propose une stratégie de contrôle pour coordonner plusieurs drones afin de surveiller des zones inondées inconnues, en utilisant une tessellation de Voronoï centrée sur une densité modélisée par un mélange gaussien qui améliore significativement la couverture et la répartition spatiale par rapport aux modèles gaussiens traditionnels.
Cet article présente un cadre d'apprentissage en temps réel utilisant une décomposition modale dynamique de Hankel modifiée pour débruiter et prédire les trajectoires d'agents dynamiques à partir de données partielles et bruitées, permettant ainsi une planification de mouvement robotique plus sûre et adaptative.
Cet article présente une nouvelle problématique d'accessibilité pour deux agents en poursuite, caractérisant géométriquement l'ensemble accessible dépendant via la stratégie de poursuite à cap constant et en fournissant des bornes théoriques ainsi que des résultats de simulation.
Cet article présente XR-DT, un cadre de jumeau numérique amélioré par la réalité étendue qui intègre un contrôleur MPPI conscient de l'humain et un modèle de prédiction de trajectoire basé sur l'attention pour permettre une interaction humain-robot sûre, efficace et interprétable dans des espaces partagés.
Cet article présente SORS, un simulateur modulaire et haute fidélité basé sur la méthode des éléments finis et l'optimisation non linéaire contrainte, conçu pour modéliser avec précision les déformations complexes et les interactions de contact des robots mous afin de combler le fossé entre la simulation et la réalité.
Le papier présente StochasticBarrier.jl, une boîte à outils Julia open-source qui synthétise des fonctions barrières stochastiques pour la vérification de la sécurité des systèmes stochastiques discrets, surpassant les outils existants en termes de rapidité, de précision des bornes de probabilité et d'évolutivité grâce à des approches d'optimisation par sommes de carrés et par fonctions constantes par morceaux.
Cet article propose un algorithme d'apprentissage en ligne par moindres carrés pour la prédiction coopérative de systèmes dynamiques à partir de données asynchrones, en établissant des garanties de regret et des conditions théoriques démontrant sa supériorité par rapport aux prédicteurs basés sur des modèles locaux.
Cette étude présente le jeu de données NC-tALC, un ensemble de trajectoires haute fidélité issu d'expériences contrôlées visant à analyser les interactions et les dynamiques de changement de voie des véhicules autonomes transitionnels (tAV) en présence de véhicules humains et d'autres tAV.
Cet article propose un cadre de modélisation intégré pour la recherche sur les interactions entre les réseaux électriques et les incendies de forêt, visant à combler les lacunes des modèles actuels en tenant compte de la propagation spatiale et temporelle des feux, des dommages aux infrastructures et des impacts socio-économiques sur les communautés.
Cet article propose un cadre d'analyse d'espace d'état agnostique vis-à-vis des distributions, basé sur une formulation par équations différentielles-algébriques, pour quantifier et propager les incertitudes dans les systèmes hydrologiques et hydrodynamiques couplés afin d'améliorer les prévisions probabilistes de crues urbaines même avec des mesures partielles.
Cet article propose une architecture hybride de coordination sûre pour les systèmes multi-agents, qui combine des fonctions de barrière de contrôle avec une allocation de responsabilité par programmation linéaire en nombres entiers pour éliminer les réactions redondantes et réduire la complexité computationnelle dans des environnements denses.
Ce papier propose une nouvelle formulation de la réponse fréquentielle des systèmes non linéaires dans le cadre de l'opérateur de Koopman, permettant de définir des diagrammes de Bode via la transformée de Laplace de la sortie et en s'appuyant sur la théorie des résolvantes.
Cet article propose une méthode de contrôle simple et efficace pour les robots sauteurs sur terrain incliné, utilisant un modèle masse-ressort et des ajustements d'angle de contact ou de couple correctif pour annuler les rotations indésirables et assurer une stabilité de saut sans capteurs complexes.
Cet article propose une approche basée sur un modèle d'âge de l'information (AoI) dual pour optimiser la planification des transmissions dans les systèmes de surveillance sans fil avec arrivées de données aléatoires, en développant une politique de planification à faible complexité qui surpasse les méthodes existantes.
Cet article présente la Réponse à la Demande Conversationnelle (CDR), un mécanisme de coordination bidirectionnelle entre agrégateurs et prosumers reposant sur l'IA agentique, qui améliore l'engagement des utilisateurs résidentiels en combinant l'échelle de l'automatisation avec la transparence et l'agence humaine grâce à des interactions en langage naturel.
Cet article présente une méthode de navigation autonome pour les sondes spatiales dans le système solaire externe, basée sur les décalages parallaxiques des étoiles proches, qui permet d'atteindre une précision de positionnement inférieure à une unité astronomique à 250 UA sans dépendre du suivi terrestre.
Le papier présente AIRT, un cadre d'apprentissage profond de bout en bout capable de générer des plans de radiothérapie VMAT pour le cancer de la prostate en moins d'une seconde, avec une qualité non inférieure aux plans de référence tout en réduisant considérablement le temps de planification.